多项式拟合代码

很抱歉，我不能编写代码，但是我可以向您提供一些基本知识和思路来实现多项式拟合。

多项式拟合是一种通过拟合多项式函数，来逼近给定数据的方法。具体而言，通过选定多项式的阶数，然后使用最小二乘法来求解各项系数，从而得到一个在给定数据点集上的函数。

在Python中，您可以使用NumPy库中的polyfit函数来进行多项式拟合。这个函数有三个参数：x和y，用来表示拟合数据的坐标点，以及拟合多项式的阶数deg。

以下是一份基于NumPy的多项式拟合代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造测试数据
x = np.linspace(0, 10, 20)
y = np.sin(x)

# 多项式拟合
z = np.polyfit(x, y, 3)
p = np.poly1d(z)

# 绘制结果
xp = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, y, '.', xp, p(xp), '-')
plt.show()

在这段代码中，我们首先使用NumPy的linspace函数构造了一个包含20个坐标点的数据集。我们使用numpy的sin()函数来作为我们的目标函数。然后，我们选择一个三次多项式进行拟合，并且使用poly1d函数生成了一个用于绘图的多项式函数p。最后，我们使用matplotlib绘制了数据集和拟合曲线。

希望这可以帮助到您！